(Binary / Multi-label / Multi-class) Classification 우리가 보통 Binary Classification(이진 분류) 문제를 풀 때 loss 계산을 위해 torch.nn.BCEWithLogitsLoss를 사용한다. torch.nn.BCELoss도 있는데 BCELoss에 sigmoid 함수를 함께 결합한 것이 BCEWithLogitsLoss다. 보통 이진 분류 모델의 output으로 logit 값이 나오기 때문에 loss 계산 전에 sigmoid를 거쳐야 하므로 해당 과정이 포함된 BCEWithLogitsLoss를 쓰면 편리하다. torch.nn.BCEWithLogitsLoss = torch.nn.BCEWithLoss + torch.sigmoid Binary Clas..
